Google DeepMindスピンオフが隠された創薬ターゲットを追跡する方法

ここ10年以上、人工知能は創薬を劇的に加速する方法として喧伝されてきた。しかし、数十億ドルの投資にもかかわらず、AIによって設計された医薬品が患者に届いた例はごくわずかである。その理由の一部は、慎重な薬剤試験のタイムラインを簡単に短縮できないこと、そして一部は創薬が本質的に非常に難しいことにある。

そのような中、Google DeepMindのスピンオフであるIsomorphic Labsは、DeepMindのノーベル賞受賞研究であるタンパク質構造予測を基盤に、最も進展している企業の一つである。同社はノバルティスおよびイーライリリーと主要な創薬提携を結び、最近21億ドルの資金を調達し、2月には新たなIsomorphic Drug Design Engine（IsoDDE）の技術報告書を発表した。このシステムは、薬剤が結合するタンパク質上の「ポケット」を発見し、タンパク質と薬剤分子の相互作用を予測する。

IsoDDEの重要なブレークスルーは、「クリプティックポケット」を識別できる点にある。これらのポケットは、タンパク質が結合していない状態では存在しない空洞であり、適切なリガンドが結合したときにのみ開く。同社は、2026年1月のNature論文で報告されたcereblonタンパク質上の新しいクリプティックポケットを用いてIsoDDEを検証した。タンパク質配列のみを入力として、IsoDDEはこのポケットの位置を完全に予測し、さらにオルソステリックリガンドとアロステリックリガンドの結合位置を結晶構造と一致する形で再現した。

AlphaFoldと比較して、IsoDDEは創薬における実際の課題に焦点を当てている。AlphaFold2はタンパク質フォールディング問題を解決したが、創薬のためにはリガンドの結合位置、結合親和性、さらに体内の他のタンパク質との相互作用など、多くの追加情報が必要である。IsoDDEは構造予測、ポケット同定、結合親和性予測の三つのエンドポイントを統合した統一計算システムである。

Adrian Stecuła氏（Isomorphic Labsの機械学習グループリーダー）は、IsoDDEは小分子だけでなく、抗体、分子糊、ペプチドなどにも適用可能であり、これまで創薬が困難だったタンパク質標的を扱いやすくすると述べている。ただし、構造モデリングが正確だからといって創薬が解決されたわけではなく、IsoDDEのような統合システムとさらなるエンドポイントの開発が必要であるとも強調している。

将来については、AIが仮説生成、テスト、結果分析を自律的に行うエージェント型ワークフローが創薬プロセスを自動化すると期待されている。Isomorphic Labsの社長Max Jaderberg氏はTED AIトークでこのビジョンを議論しており、それが私たちの共通の未来の一部であると述べている。